大模型推理能力

Thought Purity: A Defense Framework For Chain-of-Thought Attack

思维纯洁性：针对思维链攻击的防御框架

Zihao Xue, Zhen Bi, Long Ma, Zhenlin Hu, Yan Wang, Xueshu Chen, Zhenfang Liu, Kang Zhao, Jie Xiao, Jungang Lou

机构 * Huzhou University（湖州大学） ； Zhejiang Key Laboratory of Intelligent Education Technology and Application（浙江智能教育技术与应用重点实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：chain-of-thought(title,abstract)；reasoning(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出TP框架，通过整合安全数据管道与强化学习，有效防御思维链攻击，同时保持模型在良性任务上的性能。

ChaosBench-Logic: A Benchmark for Logical and Symbolic Reasoning on Chaotic Dynamical Systems

ChaosBench-Logic：逻辑和符号推理在混沌动力系统上的基准

Noel Thomas

机构 * Noel Thomas 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ChaosBench-Logic通过30种混沌动力系统评估LLM逻辑和符号推理能力，揭示其在复杂推理任务中的局限性。

Comments 7 pages, 0 figures , Accepted to AAAI-26 Bridge Program: Logical and Symbolic Reasoning in Language Models (camera-ready)

Journal ref AAAI 2026 Bridge Program on Logical and Symbolic Reasoning in Language Models, Singapore, Jan 2026

scPilot: Large Language Model Reasoning Toward Automated Single-Cell Analysis and Discovery

scPilot：面向自动化单细胞分析与发现的大型语言模型推理

Yiming Gao, Zhen Wang, Jefferson Chen, Mark Antkowiak, Mengzhou Hu, JungHo Kong, Dexter Pratt, Jieyuan Liu, Enze Ma, Zhiting Hu, Eric P. Xing

机构 * UC San Diego（UC圣地亚哥大学） ； MBZUAI ； CMU（卡内基梅隆大学） ； Texas A&M（德克萨斯A&M大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 scPilot通过组学原生推理提升单细胞分析的准确性与可解释性，实现自动化细胞类型注释和轨迹重建。

Comments Accepted at NeurIPS 2025 Main Conference

Human-Inspired Continuous Learning of Internal Reasoning Processes: Learning How to Think for Adaptive AI Systems

启发式连续学习内部推理过程：学习如何思考以实现自适应AI系统

Hong Su

机构 * School of Computer Science, Chengdu University of information Technology（信息科技大学计算机学院） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种受人类启发的连续学习框架，通过统一推理、行动、反思和验证，实现AI系统在动态环境中的持续适应与自我进化。

PhyNiKCE: A Neurosymbolic Agentic Framework for Autonomous Computational Fluid Dynamics

PhyNiKCE：一种用于自主计算流体动力学的神经符号代理框架

E Fan, Lisong Shi, Zhengtong Li, Chih-yung Wen

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)；self-correction(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 PhyNiKCE通过神经符号框架提升CFD模拟的可信度与效率，实现96%的性能提升并减少59%的自我校正循环。

Comments 30 pages, 10 figures

Symmetry Breaking in Transformers for Efficient and Interpretable Training

Transformer中对称破缺以实现高效且可解释的训练

Eva Silverstein, Daniel Kunin, Vasudev Shyam

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Zyphra Technologies（Zyphra技术公司） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 通过引入对称破缺协议，Transformer模型在提升性能的同时增强了可解释性。

Comments 22 pages, 3 figures

Differentiable Modal Logic for Multi-Agent Diagnosis, Orchestration and Communication

可微模态逻辑用于多智能体诊断、协调与通信

Antonin Sulc

机构 * Lawrence Berkeley National Lab（伯克利劳伦斯国家实验室） ； Berkeley（伯克利） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出可微模态逻辑，通过神经符号方法实现多智能体系统的调试与协调，结合知识注入和多模态推理，提升智能体间的信任与因果推理能力。

Comments 29 pages, 8 figures, 8 tables, Tutorial at 3rd International Conference on Neuro-Symbolic Systems (NeuS)

MEME: Modeling the Evolutionary Modes of Financial Markets

MEME：金融市场的进化模式建模

Taian Guo, Haiyang Shen, Junyu Luo, Zhongshi Xing, Hanchun Lian, Jinsheng Huang, Binqi Chen, Luchen Liu, Yun Ma, Ming Zhang

机构 * National Key Laboratory for Multimedia Information Processing, PKU-Anker LLM Lab, School of Computer Science, Peking University（国家多媒体信息处理重点实验室、PKU-Anker LLM实验室、计算机科学学院、北京大学） ； School of Electronics Engineering（电子工程学院） ； Computer Science, Peking University（计算机科学、北京大学） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（人工智能研究所、北京大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MEME通过建模金融市场中的动态进化思维模式，利用多代理提取和高斯混合模型，实现对市场动态的精准重建，优于现有基线方法。

Beyond Pixels: Vector-to-Graph Transformation for Reliable Schematic Auditing

超越像素：用于可靠图示审计的向量到图转换

Chengwei Ma, Zhen Tian, Zhou Zhou, Zhixian Xu, Xiaowei Zhu, Xia Hua, Si Shi, F. Richard Yu

机构 * Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（人工智能与数字经济广东实验室） ； Guangdong Power Grid Co., Ltd.（广东电网公司） ； Shanghai University（上海大学） ； Carleton University（卡尔顿大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出向量到图转换方法，通过将CAD图转换为属性图，提升工程图示审计的准确性，克服基于像素方法的局限性。

Comments 4 pages, 3 figures. Accepted to ICASSP 2026

Modal Logical Neural Networks

模态逻辑神经网络

Antonin Sulc

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 模态逻辑神经网络结合深度学习与模态逻辑，通过可微逻辑护栏实现必要性与可能性推理，提升逻辑一致性和可解释性。

Comments 22 pages, 7 figures, 6 tables